Decoder-Only架构,也被称为生成式架构,仅包含解码器部分,没有编码器。这种架构通常用于生成任务,如文本生成、对话系统等。其代表模型是GPT(Generative Pre-trained Transformer),它通过预测下一个单词来生成文本,具有自回归生成的特点。 工作原理:Decoder-Only架构的核心是自回归生成机制,即模型通过输入序列的已知部分来...
微软& 清华最新研究,打破 GPT 系列开创的 Decoder-Only 架构 ——提出 Decoder-Decoder 新型架构,名为 YOCO(You Only Cache Once)。 YOCO仅缓存一次键值对,可大幅降低 GPU 内存需求,且保留全局注意力能力。一张图来看 YOCO 和标准 Transformer 的比较。 在处理 512K 上下文长度时,标准 Transformer 内存使用是 YOC...
相较于Encoder-Decoder架构,Decoder-only架构在计算效率和内存占用上具有显著优势。由于无需编码器先对整个输入序列进行编码,Decoder-only架构在训练和推理过程中速度更快,且内存占用更少。这一特点使得Decoder-only架构在处理大规模数据集时更加高效。 2. 泛化能力 实验表明,在无标注数据的zero-shot设置中,Decoder-only...
另一个是T5的论文《Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer》都拼了老命证明Encoder-Decoder架构相比于Decoder-only的优势，但是它们遭人诟病的在于，这两篇论文的模型尺度都还不算大，以及多数的LLM确实都是在做Decoder-only的，所以这个优势能否延续到更大尺度的LLM以及...
打破Decoder-Only YOCO整体架构设计如下,分为自解码器(Self-Decoder)和交叉解码器(Cross-Decoder)两部分。 具体来说,YOCO由L个块堆叠而成,其中前L/2层是自解码器,其余模块是交叉解码器。 自解码器利用高效自注意力(efficient self-attention)机制来获取键值(KV)缓存: ...
prompt和demonstration的信息可以视为对模型参数的隐式微调[2]，decoder-only的架构相比encoder-decoder在...
以下是Decoder-Only Transformer的主要优势：1. 简化模型结构- 减少复杂性：Decoder-Only架构去掉了编码器部分，使得模型结构更加简单，减少了模型的复杂性。- 易于实现：简化后的模型更容易实现和调试，减少了训练和推理过程中的潜在问题。2. 提高生成效率- 并行生成：在生成任务中，Decoder-Only模型可以更高效地进行...
现在的大型语言模型（LLM）大多采用Decoder only的架构，主要有以下技术原因：训练效率 参数数量和计算复杂度降低：Decoder only架构无需像Encoder-Decoder架构那样分别对输入和输出进行复杂的编码和解码操作，减少了模型的参数数量和计算复杂度，从而提高训练效率。在训练过程中，计算资源的需求相对较低，可以更快地完成训练...
由于Decoder-only架构相对简洁，其模型复杂度较低，从而提高了训练效率。相比之下，Encoder-Decoder架构在...
一、打破Decoder-Only YOCO整体架构设计如下,分为自解码器(Self-Decoder)和交叉解码器(Cross-Decoder)两部分。 具体来说,YOCO由L个块堆叠而成,其中前L/2层是自解码器,其余模块是交叉解码器。 自解码器利用高效自注意力(efficient self-attention)机制来获取键值(KV)缓存: ...